基于简化因果图的工业过程故障根本变量诊断
Root variable diagnosis of industrial process fault based on simplifying causality diagram
沈阳化工大学 信息工程学院, 沈阳 110142
摘要
在对工业过程故障进行根本原因诊断时，由于过程的自身特性和反馈控制等因素的干扰，使得变量因果图过于复杂从而使故障传播路径难以解释且不能找到导致故障的根本变量。提出一种简化因果图的方法，通过两步走对收敛交叉映射法构建的因果图实现简化，保留主要的故障传播路径。首先采用模糊综合评判法判别因果图中不确定性的关系；然后通过求解最大生成树，得到赋权无向图，并根据变量间因果关系选取根节点，分析赋权无向图获得新路径，从而将其改进成赋权有向图。在田纳西—伊斯曼过程进行验证实验，并与传统收敛交叉映射法进行比较，结果验证了所提出方法的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61673279)
辽宁省教育厅资助项目(LJ2020021)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.05.0228
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第12期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 3720-3723
文章编号: 1001-3695(2022)12-030-3720-04
发布历史
[2022-07-27] 优先出版
[2022-12-05] 印刷出版
引用本文
郭小萍, 洪升园, 李元. 基于简化因果图的工业过程故障根本变量诊断 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (12): 3720-3723. (Guo Xiaoping, Hong Shengyuan, Li Yuan. Root variable diagnosis of industrial process fault based on simplifying causality diagram [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (12): 3720-3723. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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